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系统化文献综述助手

literature-review

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采用多数据库、系统化流程开展文献综述，核实引用、支持APA/Nature等样式，并生成 AI 结构图，输出专业的 Markdown/PDF 文档，适用于医学、科学与工程研究。

PathML 病理计算工具包

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PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。

Plotly 交互式图表

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Plotly 是 Python 交互式图形库，适合数据探索、仪表盘与汇报，支持提示、缩放、动画和多种导出格式。

材料结构分析工具

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一个面向计算材料科学的 Python 库，可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构，分析对称性与配位并接入 Materials Project API，支持高通量工作流。

科学出版可视化工具

scientific-visualization

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借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。

Seaborn统计可视化库

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Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。

STRING蛋白互作查询

string-database

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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

TorchDrug 图神经工具集

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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

多平台品牌声誉监控与数据抓取

apify-brand-reputation-monitoring

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本工具通过调用Apify Actors，实现对跨越多个平台（如谷歌地图、Booking、Facebook、Instagram、YouTube等）的评论、评分和品牌提及的全面抓取。它能够收集结构化的用户情感数据，帮助用户实时监控品牌声誉变化、识别市场趋势，并进行综合的品牌健康度分析。适用于市场调研、竞争对手分析及客户体验跟踪。

分子动力学工具

molecular-dynamics

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利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。

数据可视化工具

data-visualization

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提供图表、地图和仪表盘等方式，将数据转化为清晰洞察，便于团队共享。

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